科技金融与企业融资效率——来自长三角城市群高新技术企业的经验证据.pdf

财务与会计 年第 期收稿日期 作者简介 郭金录，男，年 月生，武汉理工大学经济学院博士研究生，研究方向为文化金融、金融科技等；金宁，女，年 月生，河海大学商学院硕士研究生，研究方向为资源管理、环境会计与管理会计；张婕，女，年 月生，河海大学商学院教授，研究方向为资源管理、环境会计等；张云，男，年 月生，上海立信会计金融学院金融学院教授，博士生导师，研究方向为绿色金融与数字科技。本文通讯作者为张婕，联系方式为 。基金项目 国家社会科学基金一般项目“高质量发展视角下黄河流域生态保护综合补偿机制研究”（项目编号：）；上海市哲学社会科学规划基金项目“特殊经济功能区定位下临港新片区金融开放与风险防范研究”（项目编号：）。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。科技金融与企业融资效率 来自长三角城市群高新技术企业的经验证据 ：郭金录 金 宁 张 婕 张 云 摘 要 本文选取 年长三角地区 家上市的高新技术企业年度数据，实证检验长三角地区科技金融发展水平对高新技术企业融资效率的影响机制、作用渠道及其企业异质性特征。研究表明：区域科技金融发展水平对高新技术企业融资效率具有显著的正向激励效应；科技金融发展对高新技术企业融资效率的影响存在两条作用途径，分别是融资约束与技术创新扩散，且两者分别承担的是完全中介作用和部分中介作用；进一步分析中，相比国有企业而言，科技发展水平的提升更有助于提高民营企业的融资效率；在区域经济发展水平上，经济发展水平较高的大城市，可以提供更为优越的科技金融环境，从而能够更好地促进当地高新技术企业融资效率的提升。关键词 科技金融 融资效率 融资约束 技术创新扩散 长三角城市群中图分类号 文献标识码 文章编号 （）：，：年第 期财务与会计一、引言“双循环”新发展格局是我国在新形势下提出的重大战略，这意味着相应的科技创新需要尽快弥补关键技术短板，加快发展相适应的科技创新模式。年 月，国务院办公厅关于完善科技成果评价机制的指导意见 指出，推动技术产出高质量成果、营造良好创新生态，有利于夯实“双循环”的发展根基。高新技术企业是我国主要的科技创新经济体，对创新研发资金的需求比其他类型企业都要强烈。科技金融是释放创新潜能、提升企业竞争力的重要助推器（程翔等，），年 政府工作报告 也提出，促进创业投资发展，创新科技金融产品和服务，不断培育壮大新动能。长三角位于全国最大的经济核心区，科技创新资源富集，在国家现代化建设中具有重要地位。年 月，科技部印发 长三角科技创新共同体建设发展规划，表明在新的历史发展格局下长三角科创一体化发展是大势所趋。长三角城市群积极开展科技金融建设，推进长三角科技创新共同体建设。例如上海市通过搭建科技履约贷、微贷通、创投贷等“”科技金融产品体系等细化金融机构服务、健全金融政策环境；江苏省以苏南自主创新示范区为重点先试先行，打造智权融资、设立“种子基金”等举措，引导苏南、苏中与苏北发挥自身金融优势；浙江省杭州市积极打造科技金融的“杭州模式”，协同多种科技金融手段，营造良好融资环境。但区域间客观存在的发展差距、科创型企业生命周期不稳定、风险价值波动较大等因素，导致长三角区域科技金融发展呈现出政府资金、社会资金与科技创新的结合度不高，区域内科技金融资源配置不平衡的发展趋势。例如在研发（）经费投入强度方面，江苏、上海、浙江在全国具有明显的领先优势，而安徽的 经费投入强度连续三年低于全国平均水平，与其他两省一市差距较大；部分科技金融政策标准较高，倾向服务于成熟期科创企业，对于种子期、成长期企业来说，政策覆盖率较低，容易沦为空政策（杨璐，）。若金融要素与科技要素未达到合理的分配预期，可能会导致资金供需不匹配，融资效果较差。在科创驱动“中国制造”迈向“中国创造”的背景下，长三角城市群作为我国科技金融发展试点区域，科技金融政策是否真正有助于缓解高新技术企业“融资难”的现象是一个值得探讨的问题。本文以长三角城市群高新技术企业作为样本，分析区域科技金融发展水平影响高新技术企业融资效率的传导机制，以期能够精准破解企业的融资难题，增强区域协同发展示范效应，为长三角一体化发展提供实践参考。本文的主要贡献在于：（）从金融视角探讨科技金融政策在企业层面的微观实施效应，研究宏观区域科技金融发展水平对微观高新技术企业融资效率的影响。（）探讨了区域科技金融发展对高新技术企业融资效率的影响机制。基于金融与科技双视角，检验融资约束与技术创新扩散的中介作用是否是科技金融发展对高新技术企业融资效率产生影响的两条路径。（）以长三角城市群高新技术企业作为研究对象，既有效契合了科技金融政策的服务主体，也突出了长三角三省一市引领全国科技创新发展的重要意义。二、文献综述在“后金融危机”时代，科技创新链条与金融市场链条的融合创新、联合发展是科学技术进步的必然要求。在国内，“科技金融”概念最早出现在 年，是指促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排（赵文昌等，）。已有研究主要围绕科技金融发展体系、科技金融对科技创新的作用效果以及科技金融对经济增长的影响三个方面展开。科技金融发展体系从多个指标反映各地区的科技金融发展情况。张玉喜和赵丽丽（）以资源投入主体为切入点，从政府、企业、金融市场与中介机构四个方面构建科技金融体系；在各类金融资源主体参与科技创新的基础上，王宏起和徐玉莲（）从科技金融资金总量指数、科技金融投资绩效指数、科技金融结构指数、科技金融环境指数四个角度出发，构建科技金融评价指标体系。在科技金融与科技创新相互影响方面，和（）分别以发达国家和新兴国家为例进行研究，结果表明金融市场的发展水平对科技创新的投入有明显的促进作用。张芷若和谷国锋（）研究科技金融与科技创新的耦合关系，认为差异化的科技金融与科技创新政策，更有利于促进二者的协同发展。在科技金融的影响方面，张婕等（）以财务与会计 年第 期长三角 科创走廊为例，研究表明，与科技资本市场投入和企业自有资金相比，财政科技投入和金融机构科技信贷更能促进企业绩效提升。周应春（）基于空间计量模型研究发现，科技金融发展不仅显著提升城市本身的经济发展质量，还带动周围城市的经济增长。在企业融资效率的内涵方面，西方学者未给融资效率的概念加以界定，主要研究筹资方式与企业绩效两者关系，等（）认为企业选择股权、债券、内源三种不同融资方式会产生不同的融资成本，长期会影响企业未来的融资效率。国内学者探讨了融资效率的概念以及企业融资效率的影响因素。宋文兵（）认为融资效率包括交易效率和配置效率，投资者既能够最低成本获取金融资源，又能够利用有限资源进行最优化生产（肖劲和马亚军，；卢 福 财，）。张 玉 喜 和 赵 丽 丽（）进一步细化融资效率概念，认为企业融资效率是指企业在进行融资活动时，能够以最优收益成本比和最低风险帮助企业获得金融资本的能力。影响企业融资效率的因素包括宏观因素和微观因素。宏观影响因素包括经济环境、政策环境、竞争环境、信息环境、金融环境等。熊正德等（）对比分析特定时期的战略性新兴产业金融支持效率，认为宏观经济形势越好，产业从金融市场上获得的融资支持效率越高。张云等（）从政策环境出发，通过构建企业房产资产权重函数，发现“房住不炒”政策对企业股票短期和长期回报均有较为显著的抑制作用。股票收益下降代表企业股权融资的报酬率下降，会对企业股权融资效率产生负向影响。微观企业因素包括融资结构、企业规模、治理结构、盈利能力和偿债能力等。（）认为与私有企业和外商投资企业相比，国有企业的融资效率相比较低。崔杰等（）研究发现企业规模、治理结构和主营业务情况对融资效率影响最大，盈利能力与偿债能力影响程度一般。因此，提升企业治理能力，优化融资结构，有利于提高资金配置效率，改善融资效率（姜妍，）。三、理论分析和研究假设房汉廷（）指出，科技金融运行机制在于：金融资本对科技资源进行开发，实现科技资源的风险分散和价值发现；同时，科技资源利用金融资本进行知识和技术创新，使金融资本具备未来的高收益性。因此，金融资本与科技创新是研究科技金融影响高新技术企业融资效率的基本视角，具体理论框架图如图 所示。.FFB.B3PB(KBPB+PB+KB图 区域科技金融发展对企业融资效率的影响机制示意图区域科技金融发展对企业融资效率的影响反映在融资成本和融资收益两个方面。一是科技金融针对性引导社会资金供给流向，构建多渠道融资格局，降低融资成本。为促进高新技术产业发展，以政府资金为杠杆撬动社会资金，科技金融提供了一系列金融工具、金融政策与金融服务，具体包括财政创业引导基金、科技银行、科技担保、知识产权质押贷款等各种股权 融 资 和 债 务 融 资 方 式（马 凌 远 和 李 晓 敏，）。传统融资方式伴随高昂的银行贷款利息和担保费用，而科技金融创新降低了企业融资门槛，不仅使企业免受多重融资成本，而且政府、科技企业和金融机构多方合作的融资模式，有利于形成完善的创新风险规避机制，构建多主体、多渠道的风险共担新型融资格局（唐雯等，）。二是科技金融针对性引导企业加强融资管理，增强资金配置效率，提高融资收益。科技创新活动风险与机遇并存，科创型企业通常要经历初创期、成长期、成熟期等阶段，对技术创新具有强烈依赖性，信息不对称使其在寻求市场上的投融资机制方面缺失一定的敏锐性（侯世英和宋良荣，）。科技金融根据科创型企业成长的不同阶段，面临的不同压力和需要解决的问题，提供针对性的融资模式，变“人找政策”为“政策找人”，化解高新技术企业的资金瓶颈。科创型企业则根据自身发展规划结合科技金融提供的社会融资方案，优化自主创新资金投入配置，有效管理研发资金，提高融通资金的使用效率（周泽炯和陆苗苗，年第 期财务与会计）。基于以上分析，本文认为，高新技术企业的融资效率会因为企业所处的科技金融发展环境的完善而不断提高，这种改善可能通过多融资渠道、低融资成本、高融资收益来体现，是三者综合作用的结果。因此，本文提出假设：科技金融发展对高新技术企业融资效率有直接的促进作用。基于金融资本视角，科技金融主要解决的是高新技术企业的融资约束问题。第一，科技金融能够为科技创新市场引入多元创新的金融市场状态，降低投资者的创新风险和融资成本，为创新要素的聚集和科技成果的转化提供充足资金，缓解创新投资的融资约束问题。在传统信贷市场，由于信息不对称，多数科创型企业只能以高于市场利率成本获得贷款，加上手续费、承诺贴息、评估费、担保费、咨询费等各种费用，造成企业外部融资成本高（马轶群和郭家宝，）。内部和外部融资成本差异越大，说明需要支付更多的额外成本去完成外部融资这一行为，企业面临的融资约束就越强烈（沈红波等，）。科技金融将高新技术企业从一般企业分离，设立定向贷款、科技保险、天使投资等科技金融工具，拓宽融资渠道，降低融资成本，缓解创新投资的融资约束问题（，）。第二，高新技术企业通过科技金融缓解融资约束，使得企业有更多的资金从事科技创新活动，获取创新收益，从而提高资金的分配效率和效益。高新技术企业存在一定程度的融资约束，会限制 投资（卢馨等，）。因此，缓解融资约束，可以增加企业的 投资（郑毅和徐佳，）。和 （）认为当企业所处的金融环境允许企业以较低的成本获得外部资金时，企业倾向于用外部资金代替内部资金，支持企业成长。高新技术企业获得充足外部资金投入研发、生产、运营等环节，保证科技创新产业链整体运作效率平稳，加之融资企业自身的管理运营，可以使科技创新产业链利益最大化，提高企业实际融资效率（杨利娟，）。基于金融资本视角，科技金融发展降低企业融资成本，为企业带来融通资金，缓解企业融资约束，进而使得创新项目有充足的资金去实现其高收益性，最终提升了高新技术企业的融资效率。综上所述，本文提出假设：融资约束在科技金融与高新技术企业融资效率的关系中发挥了显著的中介作用。基于科技创新视角，科技金融可以引导金融资本进入科技产业，在行业内形成技术创新扩散效应。第一，技术创新扩散是影响创新发展的重要因素，熊彼特在 经济发展理论 中认为：技术创新的扩散实质上是一种企业模仿行为，在市场参与者不断对新技术进行模仿创新的过程中产生技术扩散，拉动整个行业的创新效益。在科技金融资源投入高新技术企业运作后，企业通过增加研发投资，获得收益增加和市场份额扩大带来的示范效应（张紫璇和赵丽萍，）。投资越大，企业技术创新成功率越大，生产产品附加值越高，带来的技术创新成果越显著，例如专利数、新技术的产品数或者新产品的销售额等，都能提高企业自身收益（崔松虎和金福子，）。同时，同一行业的其他企业，在经济利益的驱使下，相互之间模仿学习，扩大技术和知识的扩散范围。当技术创新成果在行业内实现充分交换与替代时，整个行业的创新绩效就会得到显著提升，带动个体企业融资收益的增加（李兆伟和毛梅，）。第二，当高新技术企业内部的技术价值增加后，可提高其信用程度，这样企业就能够以较低的成本获得银行信贷或担保公司担保贷款等更多融资渠道，形成良好的融资效率循环。在技术创新扩散的作用下，行业的创新效益聚集使得行业内的企业在模仿创新中实现资本积累，自有资金增加，企业便有能力更多地依赖成本较低的内部融资。外部融资方面，财政资金支持政策，如对技术型企业融资费用给予补贴和对入驻高新技术产业园区企业给予的奖励，可以帮助企业在初期发挥杠杆作用，撬动社会资本加速流向企业创新活动，降低外部融资难度（毕海霞，）。此外，高新技术企业内部的技术增量、成果孵化率、固定资产存量大大提升，可以通过知识产权质押、固定资产抵押等形式以较低的成本获得银行信贷或担保公司担保贷，降低企业外部融资成本。基于科技创新视角，科技金融发展为企业带来的金融资源可以使得科技要素的价值得到最大限度的实现，研发企业获得示范效应，促进业内其他企业的模仿学习，进而形成技术创新扩散效应，提高行业内整体企业融资效益，同时高附加值的企业可以有更多的机会使用内部融资、降低外部融资成本，最终提升了高新技术企业的融资效率。综上所述，本文提出假设：技术创新扩散在科技金融与高新技术企业财务与会计 年第 期融资效率的关系中发挥了显著的中介作用。四、实证模型和数据说明（一）计量模型 基准回归模型设定。为了验证假设，检验长三角科技城市群金融发展正向影响高新技术企业融资效率的可能性，将高新技术企业融资效率（）作为被解释变量，区域科技金融发展水平（）作为解释变量，构建如式（）所示的基准回归模型。（）式（）中，是高新技术企业 在 年的融资效率，表示高新技术企业 在 年所享受的区域科技金融发展水平。控制变量包括当年的企业规模（）、资产报酬率（）、财务杠杆率（）、现金流量水平（）和股权集中度（）。此外，还控制了企业固定效应、年份固定效应和行业固定效应，为随机扰动项。中介效应模型设定。对于假设 和假设，为验证融资约束（指数）与技术创新扩散（申请专利增长率）在科技金融发展与高新技术企业融资效率的关系中发挥了显著的中介作用，本文将在式（）的基础上运用如下中介效应模型进行探究。（）（）式（）和式（）中，代表中介变量 融资约束和技术创新扩散，其他变量的内涵与式（）相同。根据温忠麟和叶宝娟（）的研究，采用依次检验法进行中介效应检验，具体步骤如下：首先，根据式（）验证区域科技金融发展对高新技术企业融资效率的综合影响，系数 代表总效应。如果其显著，则根据式（）分别验证区域科技金融发展对两个中介变量的影响。如果 显著，根据式（），将区域科技金融发展和中介变量指标都加入回归，检验融资约束和技术创新扩散的中介效应是否存在以及是否完全。若中介变量指标显著，再观察区域科技金融发展的系数是否显著：如果区域科技金融发展的系数不显著，则存在完全中介效应；如果区域科技金融发展的系数显著，则存在部分中介效应。（二）变量说明 被解释变量。被解释变量是高新技术企业融资效率（），企业的融资效率反映能够创造企业价值的融资能力，很难用一个具体的财务指标来衡量。已有企业融资效率常用测度方法有以下三种：（）模糊评价法和熵值法。选取配置效率、交易效率、治理效率相关的评价指标，运用熵值法对不同的上市企业融资效率进行测算（伍装，；张博和杨熙安，）。（）数据包络分析（）方法。通过构建有关企业的融资投入指标与融资产出指标，运用 等方法对 企 业 的 融 资 效 率 进 行 测 算（周 磊 和 安 烨，；桂嘉伟和吴群琪，）。（）构造公式法。单一比值法常用“投资报酬率和资本成本率的比值”来计算（方芳和曾辉，），还有基于融资成本、融资风险和融资收益构造企业融资效率测度公式（黄辉，）。考虑到企业融资效率应包括的三个主要内涵：一是企业是否能够实现融通资金的成本最小化；二是企业所融通的资金能否带来最大化的融资收益；三是企业能否以较低的融资风险获得并使用资金。因此，参考张玉喜和赵丽丽（）、周率等（）对企业融资效率的衡量，综合考虑融资成本、融资收益和融资风险，构建如下计算公式：（）（）式（）中，代表融资效率；代表融资收益，代表融资成本，代表融资风险。具体计算公式如表 所示。表 融资效率指标体系及计算公式指标类别衡量变量计算公式融资收益（）净资产收益率（）净利润 平均净资产融资成本（）加权平均资本成本（）利息率（税率）（债务资本 总资本）权益资本成本率（权益资本 总资本）融资风险（）财务风险（）息税前利润（息税前利润 利息）年第 期财务与会计 解释变量。区域科技金融发展水平通过构建科技金融发展指数（）来定量表示区域科技金融发展水平。借鉴曹颢等（）对科技金融评价指标体系的构建思路，按照“科技金融投入科技金融产出”的评价方法，分为科技金融经费指数、科技金融环境指数和科技金融产出指数三个方面。科技金融经费指数反映科技金融活动中金融资本对科技活动的供给情况，用财政科技拨款和企业研发费用两个指标来测度（刘文丽等，；张玉华和张涛，）。财政科技拨款力度反映政府对高新技术企业创新发展的支持力度；企业研发经费力度反映企业在获取各方科技金融资源后的研发投入力度。科技金融环境指数反映高科技企业在获取科技金融资源后的应用环境，将科技金融环境分为科技金融人力环境与科技金融研发环境（甘星和甘伟，；杨建辉等，）。科技金融环境越完善，金融资源与科技资源的衔接越有效，科技金融发展程度越高。科技金融产出指数反映科技金融资源应用于企业科技创新活动之后的科技产出成果。只有当科技金融资源得到充分利用，带来科技产出成果利益最大化，才能表明该地的科技金融投入与产出是有效率的。参考王海芸和刘杨（）对科技金融综合指数的算法，选择使用专利申请授权情况表示科技金融产出指数。科技金融发展指数的组成见表。采用熵值法对长三角 个城市（扬州、泰州、金华除外）年的科技金融发展水平进行测度，求得每个城市的科技金融发展指数。表 区域科技金融发展指数的组成一级指标二级指标计算方法指标属性科技金融经费指数财政科技经费力度财政科技拨款 财政支出正向企业研发经费力度研发经费支出 国内生产总值正向科技金融环境指数科技金融人力环境科技金融人员 地区总人口正向科技金融研发环境研发机构（科技金融机构）数 地区总人口正向科技金融产出指数科技产出成果专利申请授权量 科技（研发）经费支出正向 中介变量。中介变量为融资约束和技术创新扩散，其中融资约束用 指数（）表示，技术创新扩散指数用申请专利的增长率（）表示。参照鞠晓生等（）的研究，选用 指数测度高新技术企业的融资约束。融资约束常用的测量方法有 指数、指数等，但上述指数测算方法大多依据企业的财务变量，如企业流动资金、财务杠杆率等可能会相互影响。为避免内生性干扰，和 （）构建了 指数作为融资约束的替代变量，具体见公式：（）（）（）（）式（）中，表示企业资产规模，表示企业年龄。国际先进技术主要有三条扩散路径：进口、输入型外商直接投资（）和专利申请（和，）。参照李平和刘建（）的研究，用申请专利的增长率（）来表示高新技术企业的技术创新扩散程度。控制变量。参考吴超鹏和唐菂（）研究，将企业规模、资产报酬率、财务杠杆率、现金流量水平和股权集中度作为本文的控制变量，同时还控制了年度和行业虚拟变量。在本文所构建的实证模型中，变量的类型、符号名称和定义如表 所示。在科技金融数据收集过程中，扬州、泰州、金华三地有关“科技金融环境指数”的基础数据官方未明确且完整地披露，造成三地的科技金融相关数据样本存在大量缺失，予以剔除。财务与会计 年第 期表 变量说明变量类型变量符号变量名称变量定义因变量企业融资效率（）自变量区域科技金融发展熵值法测算中介变量融资约束指数（）（）（）技术创新扩散指数申请专利的增长率控制变量企业规模企业当年期末总资产的自然对数资产报酬率（利润总额财务费用）资产总额财务杠杆率企业总负债 企业总资产现金流量水平企业经营活动现金流量 总资产股权集中度企业前十大股东持股比例（三）数据说明和分析选取 年作为研究数据窗口，将长三角城市群 个城市的上市高新技术企业作为数据搜集对象，剔除、公司以及数据缺失的样本，最终得到 家高新技术上市公司，共计 个观测值。企业融资效率、融资约束的相关指标数据来自 国泰安数据库，科技金融发展、技术创新扩散的相关指标数据来源于各省份的 统计年鉴 和统计公报。描述性统计结果如表 所示。从高新技术企业融资效 率 指 标 来 看，整 体 水 平 较 高，均 值 达 到 了 ，以上的企业的融资效率超过 ，但各企业间差距较大；区域科技金融发展水平是 到 的标准化数值，整体较低，均值为 。从中值来看，以上的地区科技金融发展水平只达到 。其他相关变量均在合理的浮动范围内，能够为面板数据的研究提供良好的样本分布。表 变量描述性统计变量名称变量定义观测值平均值标准差中位数最小值最大值企业融资效率 区域科技金融指数 融资约束指数 技术扩散指数 企业规模 资产报酬率 财务杠杆率 现金流量水平 股权集中度 五、实证结果与分析（一）全样本回归分析表 为区域科技金融发展水平对高新技术企业融资效率的回归结果。列（）列（）的结果显示，科技金融经费指数 和科技金融环境指数 的回归系数分别为 和 ，且均在 的水平上呈显著正相关关系。这说明长三角在开展科技金融活动支持企业科技创新时，具备较为完善的科研经费分配体系和科研经费使用体系。长三角致力于投入公共金融资本，利用政府公信力建立政策性金融机构，鼓励、支持、引导民间商业金融的发展，多渠道扩展高新技术企业的融资来源。除了财政资金主导的公共科技金融，还包括银行、担保公司、保险公司、基 年第 期财务与会计金、创投等资本市场科技金融支持，专为融资能力弱的企业提供低成本的融资渠道，缓解了资金约束，提高了高新技术企业的融资效率。长三角区域科技金融发展水平越高，该地的科技活动从业人员就越多，利用科技金融资源从事科技创新活动的活跃度就越高，通过实现人才开发效益最大化，提高高新技术企业通过科技人才有效管理、使用融资资源的可能性。同时，长三角三省一市研发机构主要集中于高技术领域，可以将科技含量较高的原材料和设备引入，增强研发能力及自主创新增长能力，进而提高企业产出效率。科技金融产出指数 的回归系数为 ，没有通过显著性检验，表明长三角地区科技金融产出不能够显著提升高科技企业的融资效率。列（）在控制了所有控制变量的情况下，科技金融发展指数（）的回归系数为 ，且通过 的显著性水平检验，说明假设 存在的合理性。总体来看，长三角地区科技金融发展的不断推进，所带来的成效明显，能够有效地促进高新技术企业融资效率的提升。表 全样本回归结果变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）续前表变量（）（）（）（）注：、分别表示在、水平上显著，括号内数值表示对应系数 统计量的 值，下同。（二）稳健性检验为进一步检验上述结论的稳健性和可靠性，进行了以下稳健性检验。替换企业融资效率测度方法。较低的融资成本是企业在融通资本中选择融资工具的重要依据，但只有企业投资收益足以补偿融资成本，企业的融资效率才可能是有效的。参考张海君（）的研究，采用“投资回报率与资本成本率的比值”的度量方法计算高新技术企业融资效率，通过横向比较企业融资成本和投资收益的情况来判断企业融资效率的相对高低。其中，投资报酬率的衡量指标选择总资产收益率（），资本成本率的衡量指标选择加权平均资本成本率（），对模型（）重新回归。回归结果见表，稳健性检验结果与前文回归结果基本保持一致。表 替换 测量方法的稳健性检验变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）财务与会计 年第 期续前表变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）引入滞后项。考虑到高新技术企业经营运作存在一定的周期，企业融资效率的变化会比科技金融发展滞后一定时间。具体地，进行稳健性检验时，在式（）的基础上，核心解释变量科技金融发展（）不再使用当期值，而是使用滞后一期值（），对式（）进行回归分析。回归结果表 显示，在使用了科技金融发展的滞后值后，科技金融发展仍然显著地对高新技术企业融资效率产生影响，这与基准回归结果基本一致，说明本文的结果是稳健的。表 基于自变量滞后的稳健性检验变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）续前表变量（）（）（）（）更换模型。考虑到被解释变量的滞后影响，即高新技术企业融资效果的滞后期数也会对当前的融资效果产生影响。故分别采用差分 动态面板模型和系统 动态面板模型对假设 进行检验。本文选择被解释变量高新技术企业融资效率的滞后一阶作为解释变量，分别使用 和 进行再回归，回归结果如表 所示。列（）中（），表明模型中工具变量是有效的。同理，列（）中（），表明检验结果均接受原假设，评估模型稳健性较好。表 模型回归结果变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）年第 期财务与会计（三）中介变量影响分析表 列示的是两个中介变量 融资约束和技术创新扩散，对科技金融发展影响高新技术企业融资效率的中介效应结果。融资约束中介作用分析。表 列（）的结果显示，科技金融发展指数 的回归系数在 的显著水平上为，说明科技金融发展水平提升有利于缓解高新技术企业的融资约束。列（）的结果显示，融资约束 的回归系数为 ，且在 的显著性水平上显著，但是 的回归系数为 ，没有通过显著性检验，说明高新技术企业融资约束承担了科技金融发展对高新技术企业融资效率影响的完全中介作用，验证了假设 存在的合理性。结果说明长三角科技金融发展环境较为优越，能够很好地降低高新技术企业的融资障碍，使企业获得更多的银行贷款和商业信贷来缓解融资约束。当企业能够以合适的融资渠道筹集资金，投入到具有发展前景的项目，项目因多元金融资本的加入，分散创新风险，为企业带来高额回报，提高项目投资的实际效率，进而提高融资效率。技术创新扩散中介作用分析。表 列（）的结果显示，科技金融发展指数 的回归系数在 的显著水平上为 ，说明科技金融发展水平提升有利于促进高新技术企业的技术创新扩散活动。列（）的结果显示，技术创新扩散 的回归系数在 的显著水平上为 ，同时 的系数也显著，在 的显著水平上为 ，说明高新技术企业的技术创新扩散承担了科技金融发展对高新技术企业融资效率影响的部分中介作用，假设 得到验证。实证结果说明长三角科技金融发展能够确保企业进行 投资的可得性和持续性，有效带动企业与行业间产生技术创新扩散效应。从财政对科学技术的支出来看，年长三角地区科学技术预算支出从高到低分别为江苏、浙江、上海和安徽，三省一市共支出 亿元。这些资金投入可以使得技术创新处于被动地位的企业拥有较为充裕的金融资源和科技资源，选择主动开拓新的技术市场，收获技术创新扩散的红利，获得新知识、新产品和新技术来改造旧知识、旧产品和旧技术，降低产品或工艺成本，提高产品或工艺收益，从而提高整体的融资效率。表 中介作用检验结果变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）财务与会计 年第 期续前表变量（）（）（）（）（）（）（四）异质性检验 企业层面的异质性分析。根据所有权性质不同将长三角高新技术企业划分为国有企业和民营企业。表 列（）显示科技金融发展指数 的回归系数为 ，通过 的显著性检验；列（）结果显示科技金融发展指数 的回归系数在的显著水平上为 。这说明相较国有企业更多承担社会功能，民营企业承担的是产业功能，长三角城市群科技金融发展能够很好地解决民营高新技术企业的困境，增强融资能力，释放融资活力，提高融资效率。区域外部环境的异质性分析。考虑到各城市经济发展长期不平衡，科技金融发展可能会对处于不同经济规模城市的高新技术企业产生异质性影响。参考由第一财经公布的 中国城市新分级名单，将样本划分为大城市高新技术企业和中小城市高新技术企业两个子样本。表 列（）显示科技金融发展指数 的回归系数为 ，通过 的显著性检验；列（）结果显示，科技金融发展指数 的回归系数为 ，通过 的显著性检验。这说明相较于中小城市而言，经济发展水平较高的大城市，其市场环境、法治环境、政策环境以及融资环境等各方面水平都比较高，为高新技术企业发展提供了良好的宏观环境，较强地促进了科技金融对企业融资效率的正向影响。表 异质性特征分析变量（）（）（）（）国企民营大城市中小城市 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）续前表变量（）（）（）（）国企民营大城市中小城市 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）六、结论与建议选取 年长三角地区 家上市高新技术企业年度数据，实证分析长三角城市群科技金融发展对高新技术企业融资效率的影响效应、传导机制及相关异质性特征。研究表明：（）区域科技金融发展能够显著提升高新技术企业的融资效率；（）一个完善的科技金融发展环境可以为企业提供较低的融资成本，激发企业获取较高的融资收益，通过缓解企业融资约束、扩大企业间或行业间的技术创新扩散效应来提高企业的融资效率；（）相比国有企业而言，民营企业对于科技金融服务的供给变化更加敏感；（）相较于小城市，经济发展水平较高的大城市，能够有效优化城市的科技资源与金融资源的衔接，提供更加科学、全面、合理的科技金融服务，促进当地高新技术企业融资效率的提升。上述研究结论对提高长三角高新技术企业融资效 年第 期财务与会计率具有一定的启示和借鉴意义：第一，构建“因地制宜”的集成式科技金融体系。虽然长三角近年来一直致力于科技金融协同发展的顶层设计，但通过熵值法分析可以发现，长三角各城市科技金融发展水平并不均衡。因此，在促进三省一市协同发展的同时，需结合本地区高新技术企业的发展特点及产业定位，因地制宜地改善和调整科技金融服务供给，细化实施举措。以提升区域协同创新能力为目标，持续发挥经济发达城市的科技金融辐射效益，着力提升经济欠发达城市的科技金融环境，久久为功，推动长三角区域创新一体化。第二，提升高新技术企业融通资本的使用效率。高新技术企业需及时关注财政补贴、科技创新信贷、风险投资基金等新型融资手段，合理搭配融资结构，以较低的融资成本去获取企业所需的项目资金，缓解融资约束困境。同时，掌握相应的资金管理与运作能力，利用好技术创新的溢出效应，有效发挥长三角高新技术产业高渗透能力、强带动作用的特点，对先进技术进行创新学习，促进产业间技术创新扩散的良性循环。第三，继续加大对民营高新技术企业的科技金融扶持力度。相比于国有企业，由于经济政策环境的不稳定性，使得民营企业在从事技术创新活动时承担的风险更大。科技金融应有效捕捉民营企业的科技创新需求，科技银行、科技信贷和风险投资等科技金融工具手段多管齐下，将财力、人力、物力等科技金融资源向民营企业倾斜。同时，鼓励国有企业积极响应地方的科技金融政策，完善国有企业的科技金融体系，倒逼国有企业加强内部管理与科技创新的转型升级。以“科创产业”为引领，国有企业和民营企业深化创新开放合作，努力建成具有长效影响力的长三角科技创新共同体。参考文献 程翔，张瑞，张峰 科技金融政策是否提升了企业竞争力？来自高新技术上市公司的证据 经济与管理研究，（）：杨璐 长三角科技金融协同发展的问题和优化建议 江苏科技信息，（）：赵昌文，陈春发，唐英凯 科技金融 北京：科学出版社，：张玉喜，赵丽丽 中国科技金融投入对科技创新的作用效果 基于静态和动态面板数据模型的实证研究 科学学研究，（）：，王宏起，徐玉莲 科技创新与科技金融协同度模型及其应用研究 中国软科学，（）：，：，（）：张芷若，谷国锋 科技金融与科技创新耦合协调度的空间格局分析 经济地理，（）：张婕，金宁，张云 科技金融投入、区域间经济联系与企业财务绩效 来自长三角 科创走廊的实证分析 上海财经大学学报，（）：周春应 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